Dynamic Linkages between MVA and Internal Performance Measures: 
A Panel Cointegration Analysis of the U.S. Insurance Industry par Gilles Bernier et Chaouki Mouelhi

This article relies on recent developments in econometrics of non-stationary dynamic panel data in order to examine the linkages between a firm’s market value added (MVA) per share, a measure of its external performance, and well-established internal performance measures. Indeed, several panel unit root tests and two panel cointegration tests [namely Kao (1999) and Pedroni (2004)] are applied on a sample of 24 firms from the U.S. insurance industry over the period 1991-2004 to test for the existence of a long-term equilibrium relationship between MVA and the following five internal performance measures: earnings per share (EPS), free cash flow per share (FCF), economic value added per share (EVA), return on assets (ROA) and return on equity (ROE). Our main results show that cointegration between MVA and EVA as well as between MVA and ROA are the two more statistically powerful relationships. Several explanations are provided for the above findings supported by robustness analyses using panel error-correction models (PECM) and a comparative analysis of cointegration versus correlation results.

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Cet article utilise les récents développements de l’économétrie des panels dynamiques non stationnaires afin d’examiner la relation entre une mesure de performance externe, à savoir la valeur marchande ajoutée par action (VMA) et cinq mesures connues de performance interne que sont le bénéfice par action (BPA), le flux monétaire libre par action (FML), la valeur économique ajoutée par action (VÉA), le rendement de l’actif (ROA) et le rendement des capitaux propres (ROE). L’analyse consiste à tester l’existence d’une relation dynamique d’équilibre à long terme (i.e., une relation de cointégration) entre la VMA et les cinq mesures de performance interne sélectionnées. Plusieurs tests de stationnarité et deux tests de cointégration sur données de panel (Kao (1999) et Pedroni (2004)) sont appliqués sur un échantillon de 24 entreprises opérant dans le secteur des assurances aux États-Unis pour la période 1991-2004. Nos principaux résultats indiquent que les relations de cointégration les plus statistiquement significatives sont celles qui lient la VMA et la VÉA de même que la VMA et le ROA. Enfin, une analyse de robustesse via l’estimation des modèles à correction d’erreurs sur données de panel (ECMP) et une analyse comparative des résultats de la cointégration versus ceux de la corrélation supportent les résultats obtenus et les explications fournies.
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